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[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
谢州益 胡彦蓉
[目的]花卉多目标识别定位是自动化作业的基础，大型的目标检测网络识别效果好，但由于复杂度高难以满足实时检测需求，本文提出了基于YOLOv4的轻量化目标检测算法。[方法]采用MobileNetV3替换原有的主干特征提取网络；自下而上融合网络的浅层和深层特征；最后简化路径聚合网络进一步减少计算量；结合优化K均值聚类获得的预选框参数来提高算法对特定目标的检测精度，并比较训练策略对模型性能的影响，将优化后的算法集成到用户交互界面，实现花卉识别定位。[结果]该系统实现了操作简单的花卉多目标的识别，具有实时反馈和较高准确率等优势，改进算法在余弦退火方式下训练得到的模型对图像的处理速度为31.85fps，最高检测精确率达96.43%。[结论]这种基于YOLOv4的轻量级目标检测模型具有较高的识别率，系统对多目标花卉的检测具有可行性，为自动化作业提供技术支撑。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
孙道宗 刘欢 刘锦源 丁郑 谢家兴 王卫星
【目的】提出了一种改进的YOLOv4模型,为自然环境下3种常见茶叶病害(茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病)的快速精准识别提供支持。【方法】使用Mobile Netv2和深度可分离卷积来降低YOLOv4模型的参数量,并引入卷积注意力模块对YOLOv4模型进行识别精度改进。采用平均精度、平均精度均值、图像检测速度和模型大小作为模型性能评价指标,在相同的茶叶病害数据集和试验平台中,对改进YOLOv4模型与原始YOLOv4模型、其他目标检测模型(YOLOv3、SSD和Faster R-CNN)的病害识别效果进行对比试验。【结果】与原始YOLOv4模型相比,改进YOLOv4模型的大小减少了83.2%,对茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病识别的平均精度分别提高了6.2%,1.7%和1.6%,平均精度均值达到93.85%,图像检测速度为26.6帧/s。与YOLOv3、SSD和Faster R-CNN模型相比,改进YOLOv4模型的平均精度均值分别提高了6.0%,13.7%和3.4%,图像检测速度分别提高了5.5,7.3和11.7帧/s。【结论】对YOLOv4模型所使用的改进方法具备有效性,所提出的改进YOLOv4模型可以实现对自然环境下3种常见茶叶病害的快速精准识别。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
余秋冬 杨明 袁红 梁坤
针对目前生猪目标检测算法模型较大,实时性差导致其难以在移动终端中应用等问题,将一种改进的轻量化YOLOv4算法用于生猪目标检测。在群养猪环境下以不同视角和不同遮挡程度拍摄生猪图像,建立生猪目标检测数据集。基于轻量化思想,在YOLOv4基础上缩减模型大小。结果表明,本研究算法的准确率和召回率分别为96.85%和91.75%,检测速度为62帧/s,相比于原模型,本研究算法在不损失精度的情况下,将模型大小压缩了80%,检测速度提高了11帧/s。本研究算法具有轻量化,稳健性强,实时性好的优点,能够更好地实现实际猪舍环境下生猪目标的检测,并有利于嵌入移动端设备中。
关键词：
生猪 深度学习 目标检测 轻量化
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
韩团军 马晨 王战备 尹继武
针对传统手指语识别系统识别速度慢、准确率低、运算量大等问题，提出一种基于MediaPipe框架与支持向量机（SVM）的轻量级手指语识别系统。该系统通过MediaPipe提取手指语图像关节特征点，使用支持向量机（SVM）中的径向基核函数（RBF）对提取的特征进行分类，以一对一的方法将基本的二分类SVM转变为多类SVM，从而实现手语识别目的。该文还用准确度、精度、召回率和F分数等指标对该系统的性能进行了评价。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
宋华军 武田凯 陈子维
该文设计了一种基于机器视觉技术的油管涂漆识别系统，系统主要包括视觉采集设备与分选控制设备。识别算法首先采用背景差分法判断采集图像是否包含油管，然后对包含油管的图像使用HSV阈值法识别出是否包含涂漆。针对涂漆粘黏与脱落等异常情况，提出将欧氏距离与水平距离较短的连通域合并处理的方法综合判断涂漆类型。使用油管检修厂采集的真实数据集对算法进行测试，结果显示算法识别精度在99%以上，单张图像平均处理时间为43 ms，有效地实现了油管涂漆自动识别，系统适合在实际场景中部署应用。
[期刊] 经济地理
[作者]
陈存友 陈玲循 胡希军
在分析城市特色景观的形成因素、探讨城市特色景观类型、总结城市特色景观塑造方法的基础上,运用城市识别系统理论,从理论识别系统、行为识别系统、视觉识别系统、听觉识别系统、环境识别系统的五大角度出发,提炼基于城市特色景观的城市识别系统的具体构建策略,以期对城市识别系统的应用和城市特色景观的建设提供借鉴。
关键词：
城市特色景观 城市识别系统 构建策略
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
王鑫 陈成凯 陈梓威 霍非凡 林乐坤 吴珂 刘浩
设计了基于电容式传感器FDC2214的手势识别系统,经过有限次学习和阈值分析优化,识别正确率可以达到94.56%。首先设计所需的硬件电路,采用单极板单通道法和频率测量法提高测量的精度。然后在学习模式中,通过对采集的不同手势的电容值进行阈值标定,记录训练数据。在识别模式中,调用训练模型对采集的识别者手势进行分类识别。最后采用大量样本检测学习效果,证明系统具有较好的识别效果。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
黄河清 胡嘉沛 李震 魏志威 吕石磊
针对当前柑橘果实目标检测模型多数需在服务器上运行,难以直接在果园部署且识别实时性较差等问题,设计了基于边缘计算设备的便携式柑橘果实识别系统。该系统由优化的目标检测模型和嵌入式智能平台组成;通过扩展YOLOv4–Tiny目标检测算法,将所有批量归一化层合并到卷积层,加快模型前向推理速度;采用多尺度结构并使用K–means聚类方法获得柑橘数据集的先验框大小,使网络模型对柑橘果实识别具有更强的鲁棒性;使用GIOU距离度量损失函数,使网络模型更加关注柑橘图像中重叠遮挡的区域。将改进算法部署到嵌入式平台Jetson nano,试验结果表明,识别系统对柑橘果实的识别平均准确率达93.01%,单幅图片的推断时间约为150 ms,对视频的识别速率为16帧/s。
关键词：
柑橘 果实识别系统 边缘计算
[期刊] 林业科学
[作者]
向海涛 郑加强 周宏平
研究了树木图像的实时采集与识别技术 ,以及树木图像处理及分析软件系统的开发 ,并自行设计制作了室内模拟实验系统。树木图像处理技术包括图像的获取、图像的增强、图像边缘检测、图像分割和图像的特征提取与识别。本文的研究能够为分离施药目标与非施药目标提供依据 ,有助于精确农药喷雾的实现。
[期刊] 物流技术
[作者]
梁碧婵
指出利用图像识别的技术对配送货物的编号进行识别是一种有效的方法,它不仅实现简单,而且成本较低,是一种能够实现RFID功能的低成本方法,并将最小二乘支撑向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)用于货物的编号自动识别。通过实验验证了其有效性。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
芮贤义 陈小平 俞一彪
该文设计了基于高斯混合模型的说话人识别系统实验,通过录制小型语音库、提取表征说话人个性的特征参数、训练说话人模型和似然度判决,实现文本无关的说话人识别。实验以小组形式协作完成,并鼓励学生展开进阶研究,帮助学生提升团队协作精神和创新精神,以及解决复杂工程问题的能力。所建立的全过程多维度立体化的实验考核体系,着眼于对学生的方案设计、实验操作、报告撰写、演示答辩等全过程评价,有助于激发学生的创造力和学习热情。
关键词：
实验设计 说话人识别系统 实验考核
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
黄河清 胡嘉沛 李震 魏志威 吕石磊
针对当前柑橘果实目标检测模型多数需在服务器上运行,难以直接在果园部署且识别实时性较差等问题,设计了基于边缘计算设备的便携式柑橘果实识别系统。该系统由优化的目标检测模型和嵌入式智能平台组成;通过扩展YOLOv4–Tiny目标检测算法,将所有批量归一化层合并到卷积层,加快模型前向推理速度;采用多尺度结构并使用K–means聚类方法获得柑橘数据集的先验框大小,使网络模型对柑橘果实识别具有更强的鲁棒性;使用GIOU距离度量损失函数,使网络模型更加关注柑橘图像中重叠遮挡的区域。将改进算法部署到嵌入式平台Jetson nano,试验结果表明,识别系统对柑橘果实的识别平均准确率达93.01%,单幅图片的推断时间约为150 ms,对视频的识别速率为16帧/s。
关键词：
柑橘 果实识别系统 边缘计算
[期刊] 林业科学
[作者]
赵茂程 郑加强 林小静 封晓强
简要介绍了人工神经网络及分形理论的应用 ,提出了用分形维数特征即树木图像的灰度曲面分形维数、冠形轮廓分形维数及 4个方向的有向维数和树木形状特征即树冠高度方向 8等分处所对应的 8个冠幅和树冠的高度作为特征来进行树形的识别 ,并建立了树形识别系统。该系统的输入层分别是图像的维数特征和树木形状特征值 ,共计 15个节点 ,一个隐含层 ,输出层则是要判断的 6种树形。试验表明该系统能准确地对树形进行识别。
关键词：
人工神经网络 树形 识别 分形维数
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
邓文亮 李录章
目前校园一卡通身份识别系统普遍存在功能单一、容量小、扩展性差和兼容性差等问题.针对这些问题,运用物联网、虚拟化和分布式技术,结合高校的实际需求,在系统架构设计层面进行整体规划,建设一套集门禁、无线门锁、宿管、考勤和会签等功能于一体的综合性管理系统.实际使用证明,该系统易扩展,兼容性高,能为校园管理带来很多便利,并给学校管理决策提供多方位的参考依据.
关键词：
校园一卡通 身份识别 系统架构
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
罗钧 李志学 龚燕峰
针对传统交通标志识别系统存在识别精度较低、识别种类少和识别实时性较低的不足,设计了一套高精度、低功耗、便携式的交通标志智能识别系统。系统硬件为以德州仪器AM5749高性能处理器为核心的嵌入式开发系统,通过结合训练选择设计的基于深度学习的轻量级卷积神经网络所得的系统软件模型,对多达62种的交通标志图像进行分类识别,结果显示在液晶显示器上。通过该实验,学生加深了对卷积神经网络的理解,熟悉利用嵌入式平台进行深度学习算法的开发流程,提高了解决实际问题的学习和实践能力。
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